Весовая матрица - это основной компонент модели в машинном обучении, особенно в нейронных сетях. В контексте нейронной сети весовая матрица представляет собой матрицу, в которой каждый элемент соответствует весу связи между нейронами разных слоев. Точнее, каждый элемент матрицы определяет силу и направление связи между нейронами. В процессе обучения модели нейронная сеть оптимизирует значения весовых матриц, чтобы минимизировать функцию потерь и улучшить качество прогнозов. Алгоритмы обучения, такие как градиентный спуск, обновляют веса в матрице, исходя из градиента функции потерь...

Повышающий коэффициент весовой матрицы: В контексте нейронных сетей и машинного обучения, повышающий коэффициент (upsampling factor) связан часто с методами увеличения размера входных данных или выходных представлений. Например, в методах апсемплинга, таких как варианты архитектуры "U-Net" для семантической сегментации в изображениях, повышающий коэффициент определяет, во сколько раз нужно увеличить разрешение изображения или признакового пространства. Этот фактор задает размерность, на которую увеличивается представление данных (например, в два раза, три раза и т...